l 課程背景

DOE是一款強大的研發工具，是世界500強企業研發人員必修課程。它是一門科學，是研究如何合理而有效地組織試驗， 并運用更為科學的分析工具對試驗結果的數據進行處理， 取得最佳方案的一種方法，它可以把客戶的需求轉換成我們的設計需求、工藝需求和生產需求，它可以縮短產品的研發周期，幫助研發工程師從最開始就對產品的質量和成本進行最優化設計，而且可把產品工藝和使用因素都考慮周全，從而設計出先天性健壯產品，使新產品盡快投放市場。

DOE也是一種高級質量工具，在日本不懂DOE（試驗設計）的工程師只能算是半個工程師。它可以幫助質量、工藝和技術人員識別關鍵過程變量，完善參數設定，控制參數的調整限度，制定標準操作程序，減小過程的波動，減少轉產時間，適應不斷變化的客戶需求，提高產品的首次合格率，增加產能，縮短過程調試時間，排除制程中的故障，有效獲取對過程的理解，改進產品的穩定性，使流程更加穩定。

l 培訓對象

研發總監、經理、工程師；技術總監、經理、工程師、技術員；質量總監、經理、工程師；產品流程總監、經理、工程師、技術員；以及加強六西格瑪綠帶、黑帶、黑帶大師對DOE的認識、理解和運用。

l 培訓條件

學員需配合電腦（分組）學習。

l 培訓時間

3天

l 課程收獲

1、 掌握如何運用DOE為產品原料選擇最合理的配方；

2、 為生產過程選擇最合理的工藝參數；

3、 縮短新產品之開發認證周期；

4、 尋找問題的根本原因；

5、 解決那些久經未決的“頑固”品質問題；

6、 提高現有產品的產量和質量；

7、 為新的或現有生產檢測設備選擇最合理的參數 ；

8、 掌握DOE的基本概念和原理，深刻理解DOE的邏輯；

9、 掌握全因子試驗設計、部分因子試驗設計、篩選試驗設計，響應曲面設計和混料試驗設計；

10、 掌握如何應用篩選試驗從眾多影響因素中篩選找出影響輸出的主要因素，以最少的投入換取最大的收益；

11、 掌握如何對因子水平優化得到最佳輸出，從而使產品質量得以提升，工藝流程最優化；

12、 訓練科學地、系統地和統計的分析思維習慣；

13、 學習科學合理地安排試驗，減少試驗次數、縮短試驗周期，提高經濟效益；

14、 掌握如何應用MINITAB軟件進行試驗設計、數據分析、因子優化和輸出預測。

l 課程大綱

第一章 經典試驗設計

第一節 統計基礎

一. 波動的理解

二. 波動的度量

三. 總體與抽樣

四. 正態分布

第二節 試驗設計引言

一. 什么是試驗設計

二. 試驗設計的發展過程

三. 試驗設計的運用

四. 試驗練習

第三節 試驗設計的基礎

一.  基本術語

二.  現實的多樣性

三.  試驗誤差

四.  統計試驗設計

五.  試驗設計的步驟

六.  基本邏輯

第四節 幾何與統計

一. 試驗設計的基本邏輯

二. 二水平因子設計

1. 2²的全因子試驗設計

2. 2³的全因子試驗設計

三. 多因子的全因子試驗設計矩陣

四. 2³的全因子試驗設計數據

五. 計算效應

1. A和B的交互作用

2. A*B*C三階交互作用

六. 2³部分因子試驗設計及其平衡性

七. 因子數較多時的設計

第五節 全因子試驗設計的例子

一. 增加中心點-發現彎曲

二. 2³全因子試驗設計的立方圖

三. Minitab簡介

四. Minitab全因子試驗設計

第六節 全因子試驗設計的分析

一. 2³立方圖的響應變量數據

二. 全因子試驗設計的Minitab分析

三. 全因子試驗設計的本公司實例模擬練習

第七節 試驗設計的步驟

一. 定義問題

二. 選擇響應變量

三. 驗證測量系統

四. 選擇因子

五. 選擇試驗設計

六. 應對試驗誤差

七. 創建試驗方案

八. 實施試驗

九. 分析數據，驗證結果

十. 提出報告

一. 貫徹改進方案

第八節 篩選試驗設計

一. 篩選試驗設計的基本邏輯

二. 篩選試驗設計的特點

三. 篩選試驗設計的類別

四. Plackett-Burman試驗設計

1. 12輪的PLACKETT-BURMAN試驗設計

2. 12輪P-B設計的平衡性

五. 2³的全因子試驗設計平衡矩陣無混雜

六. Plackett-Burman試驗設計的運用

七. 部分因子試驗設計

1. 2³部分因子試驗設計

2. 二水平四因子部分因子試驗設計 2⁴-1

八. 分辨度

九. 試驗設計的分辯度與運行次數

第九節 篩選試驗設計的例子.

一. 篩選試驗設計實例

二. 計算試驗運行的次數

三. 篩選試驗設計的Minitab生成

四. 篩選試驗設計的Minitab分析

五. 篩選試驗設計的計劃制定

六. 篩選試驗設計的實戰模擬練習

第十節 響應曲面設計

一. 試驗設計的基本邏輯

二. 響應曲面設計介紹

1. 曲線擬合

2. 二次多項式

3. 響應曲面設計的基本運行次數

4. 計算響應曲面設計的運行次數

三. 試驗區域的形狀

1. 三因子的FCC試驗設計

2. 三因子的中心復合序貫設計

3. 三因子的中心復合有界設計

4. 三因子的BOX- Behnken試驗設計

四. 響應曲面設計的運用

五. 處理試驗誤差

六. 調整無法進行試驗的區域

七. 不規則試驗區

第十一節 響應曲面設計的例子

一. 響應曲面實例

二. 響應曲面設計的Minitab生成

三. 響應曲面設計的Minitab分析

四. 響應曲面設計的實戰模擬練習

第十二節 混料試驗設計

一. 混料試驗設計的原理

二. 混料試驗設計實戰模擬練習

第二章 田口試驗設計

第一節 田口試驗設計的介紹

一. 田口方法簡介

二. 田口試驗設計的模型

三. 靜態參數設計和動態參數設計

四. 減少響應變量的變差

第二節 靜態參數設計實例

一. 問題描述

二. 質量特性

三. 理想機能

1. 望目型

2. 望小型

3. 望大型

四. 可控因子

五. 可控因子的水平

六. 噪聲因子

七. 試驗設計正交表

八. 田口試驗靜態參數設計的步驟

九. 田口試驗設計之Minitab運用

1. 陳述實際問題

2. 制定可控因子水平表

3. 制定控制表(或稱為內表)

4. 制定誤差因子水平表

5. 制定噪聲表(或外表)

1) 乘積法

2) 綜合誤差法

3) 最不利綜合誤差法

6. 實施試驗

7. 得出實際結論

1) 統計分析

2) 圖表分析

3) 可控因子的分類

4) 制程優化

5) 確認

8. 貫徹改進方案

第三節 動態參數設計實例

一. 陳述實際問題

二. 質量特性和理想機能

三. 制定信號因子

四. 制定可控因子水平表

五. 制定內表

六. 制定誤差因子水平表和外表

七. 實施試驗

八. 得出實際結論

1. 信噪比的模型系數估計

2. 響應表

3. 主效應圖

4. 殘差圖

5. 可控因子分類

6. 制程優化

九. 貫徹改進方案

培訓總結與答疑